Modelling of Self‐Induced Oscillations in the Mixing Head of a RIM Machine
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, the self‐induced oscillations in the mixing head of a RIM machine were modelled. An analytical and simple correlation was derived between the Strouhal number and the averaged pressure drop along the amplitude of the oscillation in the mixing chamber. This correlation theoretically identified that the frequency of the oscillations could be well correlated by the jet Reynolds number, Red, and the dimensionless distance between the two jets as proposed by Denshchikov et al., Fluid Dyn. 3, 460‐462 (1983). The flow field dynamics in the mixing head was simulated successfully by Fluent and the computed pressure fluctuations were used to calculate the frequencies of the oscillations in the mixing head. The calculated Strouhal numbers are in good agreement with the dominant frequency from the power spectra of the measured velocity component ux (Santos, 2003). Finally, the effect of Red and Froude number, Fr, on the Strouhal number was investigated in the impingement region. The average Strouhal number showed a decrease with the Reynolds numbers, due to the increasing randomness of flow field in the impingement region. It was also found that the operations at lower values of Fr presented an increasing stability up to the point where the system is unable to present dynamic evolution. The model in this paper provides a theoretical starting point towards understanding of the quantities of the oscillatory flow in the mixing head, as well as a numerical approach to evaluate the dominant frequency in the mixing chamber.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».